核心观点 Cerebras发布新一代晶圆级引擎WSE-3T和CS-4机架系统，通过优化电源传输将芯片频率翻倍至2.8GHz，实现AI算力和内存带宽翻倍，并转向模块化机架架构与解耦推理策略，以在AI推理市场建立竞争优势 产品性能与架构升级 - WSE-3T采用与WSE-3相同的TSMC 5nm工艺、46,225 mm²晶圆面积、4万亿晶体管、90万核心和44GB SRAM[1][2] - WSE-3T稀疏FP16算力达250 PFLOPS，密集FP16算力达25 PFLOPS，均为WSE-3的两倍[2] - WSE-3T内存带宽提升至43.2 PB/s，I/O带宽提升至2.4 Tbps，均为WSE-3的两倍[2] - 芯片运行频率从1.4 GHz提升至2.8 GHz，通过更高效的电源传输实现两倍功率输送[2][3] - 单个WSE-3T功耗估计为33 kW（晶圆级）和46 kW（系统级），CS-4整机功耗估计在120-140 kW之间[8] - 与Nvidia H100对比，WSE-3芯片面积大57倍、核心数多52倍、片上内存大880倍、内存带宽高7,000倍、结构带宽高3,715倍[20] 机架架构与部署策略 - CS-4从整体式系统跃升至模块化架构，将计算、电源和线缆分离，便于部署、维护和升级[8] - 芯片封装在“背包”外形尺寸中，每台CS-4最多配备三个扩展电源包，插入机架背面[8] - 采用二维环面拓扑结构实现芯片间直接通信，去除额外交换机，延迟从5微秒降至2微秒[11][12] - 支持流水线并行推理，模型权重分布在每个加速器上，工作按顺序逐个芯片执行[11][12] - 也支持基于融合以太网的RDMA (RoCE)交换式架构，但延迟会略高[13] 推理性能与合作伙伴 - 在单个CS-4系统上运行gpt-oss-120b算法，每个用户速度达4,400 tok/s，而最快GPU推理服务约350 tok/s[12] - 与AWS和AMD合作，将推理管道中提示处理部分卸载到Trainium XPU和Instinct GPU上[5] - Cerebras芯片主要用作解码加速器，类似Nvidia在LPX机架系统中使用Groq LPU的方式[5] - 芯片内置海量SRAM，运行万亿参数模型只需几十个LPU，具体取决于权重存储精度[5] 技术路线与未来展望 - 本代产品选择将性能翻倍而非提高SRAM容量，SRAM容量自五年前WSE-2发布以来未显著提高[5] - 预计WSE-4可能在FP16性能方面小幅提升，而SRAM容量大约翻倍[6] - 与Nvidia、AMD、Intel切割晶圆制造芯片不同，Cerebras保持整块晶圆完整，减少芯片数量50倍以上，降低互连和网络成本[19] - 首批基于CS-4的系统预计于本季度晚些时候上线[13]